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题名基于人工智能深度学习的卫星影像分类研究
被引量:3
- 1
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作者
冷天熙
钱发斌
胡文萍
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机构
云南省林业调查规划院
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出处
《林业调查规划》
2021年第1期1-4,共4页
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文摘
以芒市2019年卫星影像及2019年林地一张图成果为研究对象,基于深度学习的卫星影像分类研究,构建森林资源分类识别模型,以提高森林资源监测能力。将裁剪后的芒市2019年卫星影像分有林地、灌木林地、未成林地及耕地、建设用地5个类别导入自定义的ResNet18模型进行深度学习,并对学习结果进行验证。实验结果显示,在模型训练过程中,随着迭代次数的增加,模型的损失值逐渐减小,且训练样本越多,准确率越高。
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关键词
卫星影像分类
人工智能
深度学习
模型训练
森林资源监测
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Keywords
satellite image classification
artificial intelligence
in-depth learning
model training
forest resources monitoring
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分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于多源卫星影像SVM分类方法的研究
被引量:1
- 2
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作者
尹大林
蒋宝东
罗召华
刘倩
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机构
黑龙江地理信息工程院
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出处
《测绘与空间地理信息》
2009年第4期108-111,共4页
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文摘
简要介绍了卫星影像的预处理过程——纠正和融合,对3种常用融合方法SFIM融合、HIS融合和Brovey融合进行了分析比较,在此基础上对卫星影像的分类方法进行了比较分析,重点研究并详细介绍了多源卫星影像SVM分类方法。
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关键词
卫星影像纠正
卫星影像融合
卫星影像分类
多源卫星影像SVM分类
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Keywords
satellite image rectification
satellite image fusion
satellite image classification
multi - sources satellite image SVM classification
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于SPOT5遥感影像的珲春林业局森林分类研究
被引量:1
- 3
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作者
张黎明
孙亚峰
李娟
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机构
吉林省林业调查规划院
河北省林业调查规划设计院
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出处
《山东林业科技》
2010年第6期18-20,共3页
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文摘
利用SPOT5卫星图像对研究区森林类型进行计算机分类,总体精度普遍不高,并且许多森林地类或林分类型的生产者精度和用户精度均比较低,林分类型与检验样本都存在较大偏差。在四种分类方法中,马氏分类法精度最高,总体精度达到57.13%,Kappa系数0.5208。
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关键词
SPOT5卫星图像影像分类最大似然法马氏分类法
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Keywords
SPOT5 image
phantom classifications
maximum likelihood classifier
Mahalanobis classification
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分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
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